Stop Overpaying for Intelligence | DevDay 2026

摘要

分享如何最佳化 AI 部署成本，強調應以「每任務成本」而非「每 token 成本」為指標。內容涵蓋如何選擇合適模型、使用提示詞快取、程式化工具呼叫、調整推理努力度及批次 API 等四項關鍵策略，並提供實際客戶案例說明如何在不犧牲品質的前提下大幅降低成本。

This talk explains how to optimize AI deployment costs by focusing on cost per task and using techniques like prompt caching and programmatic tool calling.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 改用每任務成本作為評估指標，避免只看每 token 價格。
• 透過提示詞快取、程式化工具呼叫與批次 API 降低運算費用。
• 依任務需求調整模型大小與推理努力度，找到最佳平衡點。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:13開場介紹最佳化 AI 成本關鍵指標
2. 05:04定義任務準確率並尋找最佳模型
3. 08:47探討模型外四項成本最佳化槓桿
4. 13:28解析批處理 API 與迭代評估重要性
5. 18:08展示工具呼叫提升快取重利用率案例
6. 20:32總結成本最佳化策略與新增監控功能

提到的工具與公司

• Luna

適合誰看

正在開發或部署 AI 應用、希望最佳化成本與效能的工程師與專案經理。

摘要依據

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